[发明专利]一种交通信号灯的识别方法及装置

说明书

本申请提供了一种交通信号灯的识别方法，所述方法包括：获取含有交通信号灯的彩色拍摄图像；将所述彩色拍摄图像转化为灰度图；获取所述交通信号灯在所述灰度图中的位置信息，并根据所述交通信号灯在所述灰度图中的位置信息获取所述交通信号灯在所述彩色拍摄图像中的位置信息；根据所述交通信号灯在所述彩色拍摄图像中的位置确定所述交通信号灯当前的指示状态信息。利用本申请提供的方法，能够实现交通信号灯的准确定位进而准确的识别交通信号灯的状态。本申请还提供了一种交通信号灯的识别装置。

技术领域

本申请涉及自动驾驶技术领域，尤其涉及一种交通信号灯的识别方法及装置。

背景技术

交通信号灯的识别是指在准确定位交通信号灯位置的基础上对交通信号灯的状态进行识别，例如对于最常见的采用红绿灯形式的交通信号灯，交通信号灯的识别具体指通过识别交通信号灯的亮暗状态(例如红灯、绿灯、黄灯的亮暗等)以确定所述交通信号灯的指示状态(例如允许通行、禁止通行等)。交通信号灯的识别可以用于判断交通路口处的通行状态，在自动驾驶、导航提示等方面具有重要的意义。

目前交通信号灯的识别主要依赖于深度学习方法，通过车辆上安装的摄像头获取车辆前方的道路信息，再将摄像头拍摄的彩色图像输入神经网络模型中进行深度学习来获取所述交通信号灯的位置，进而获得所述交通信号灯的状态，但由于所述摄像头拍摄的彩色图像中交通信号灯的轮廓往往较为模糊，这使深度学习过程中对交通信号灯形态特征提取时的准确度下降，从而降低了对交通信号灯进行定位的准确度，进而导致无法对所述交通信号灯的状态进行准确识别。

发明内容

为了解决现有技术存在的上述技术问题，本申请提供了一种交通信号灯的识别方法及装置，能够实现交通信号灯的准确定位进而准确的识别交通信号灯的状态。

本申请提供了一种交通信号灯的识别方法，所述方法包括：

获取含有交通信号灯的彩色拍摄图像；

将所述彩色拍摄图像转化为灰度图；

获取所述交通信号灯在所述灰度图中的位置信息，并根据所述交通信号灯在所述灰度图中的位置信息获取所述交通信号灯在所述彩色拍摄图像中的位置信息；

根据所述交通信号灯在所述彩色拍摄图像中的位置确定所述交通信号灯当前的指示状态信息。

可选的，所述获取所述交通信号灯在所述灰度图中的位置信息包括：

向预设深度学习模型中输入所述灰度图，通过所述深度学习模型识别所述交通信号灯在所述灰度图中的轮廓并获取所述交通信号灯在所述灰度图中的位置信息。

可选的，若在所述彩色拍摄图像中获取到出多个所述交通信号灯的位置，所述方法还包括：

选择与当前车道匹配的交通信号灯的位置信息。

可选的，所述位置信息为所述交通信号灯的位置框。

可选的，所述根据所述交通信号灯在所述彩色拍摄图像中的位置确定所述交通信号灯当前的指示状态信息包括：

对所述彩色拍摄图像处于所述位置框内的部分进行颜色匹配；

对所述颜色匹配的结果进行指示状态匹配以获取所述交通信号灯当前的指示状态信息。

本申请实施例还提供了一种交通信号灯的识别装置，其特征在于，所述装置包括：第一获取单元、转化单元、第二获取单元和第三获取单元；

所述第一获取单元，用于获取含有交通信号灯的彩色拍摄图像；

所述转化单元，用于将所述彩色拍摄图像转化为灰度图；